最近打算了解一下机器学习，所以决定先配置一下环境
本文不是安装教程，只是针对安装过程中的一些问题进行说明
目录
3.tensorflow问题-gpu和 Toolkit 和 cuDNN
6.1报错如下：Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found
6.2报错如下：UserWarning: loaded more than 1 DLL from .libs:
?推荐安装视频：
?1.anaconda问题
1.1下载过程中选项问题
?Anaconad官网下载地址
Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform
https://www.anaconda.com/
?在安装过程中，出现这个界面时，选择默认方式，也就是不选第一个，选第二个
安装最后环节中?
?1.2anaconda没有library/usr?
解决：Scripts后面加 \
1.3anaconda版本查看
这篇文章写的还是很详细，可以参考！！！
Anaconda详细安装及使用教程（带图文） - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/123188004
?2.cuda问题
2.1版本更新
在机器学习中，如果cuda版本过低是不支持的，因此在安装时一定要升级cuda，然后根据cuda版本去安装
1.打开cmd，输入
nvidia2.查看信息
?如果版本号是 10以下的，需要进行升级
1.进入下面网址
官方 GeForce 驱动程序 | NVIDIA
https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/2.选择立即下载，安装，然后更新就行了
3.tensorflow问题-gpu和 Toolkit 和 cuDNN
3.1创建和进入虚拟环境
在 anaconda prompt里面输入以上指令
conda create --name tf2 python=3.7 # “tf2”是你建立的conda虚拟环境的名字
conda activate tf2 # 进入名为“tf2”的conda虚拟环境3.2安装Toolkit 和 cuDNN
安装tensorflow-gpu问题，安装?Toolkit 和 cuDNN?
这里补充一下，安装了gpu版本可以跑cpu，安了cpu只能跑gpu。并且，机器学习都是用gpu，不用cpu。这里介绍一下怎么安装gpu版本。还有就是下载上面两个就不需要下载 cuda
1.打开安装好的 anaconda prompt
?2.输入两条安装命令
conda install cudatoolkit=10.1
conda install cudnn=7.6.5
?注意事项：安装的这个后面数字代表版本，一定要安合适版本安装！参考下面网址
3.检验安装是否成功
进入你的环境之后，输入python，然后输入下面代码
import tensorflow as tf
A = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
B = tf.constant([[5, 6], [7, 8]])
C = tf.matmul(A, B)
print(C)
?3.3安装tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu==2.3.03.4gpu和cpu区别
tensorflow的CPU版本和tensorflow的GPU版本有什么区别
这么说吧，CPU和GPU是针对不同环境，就像老师和学生做算术题。老师会的多，学生人多！有点术业有专攻的味道！。下文的博主写的还比较详
3.5检测tensorflow-gpu是否安装成功
?目前来说，已经配置好anaconda+tensorflow-gpu+Toolkit +?cuDNN 后，来进行代码验证gpu版本安装是否成功
1.打开 anaconda prompt
2.输入 指令，后面的名字你创建的环境叫什么就是什么
activate tensorflow2?3.输入 指令?
python?4.输入检测代码
import tensorflow as tf
version=tf.__version__ #输出tensorflow版本
gpu_ok=tf.test.is_gpu_available() #输出gpu可否使用（True/False）
print("tf version:",version,"\nuse GPU:",gpu_ok)
tf.test.is_built_with_cuda() # 判断CUDA是否可用（True/False）
5.结果展示，出现下面界面代表正确安装
?4.pip换源
?换源有两种，零时换源和永久换源，这里我们进行永久换源
1.找到你的c盘用户名文件夹
?
?创建以上文件
pip.ini?你先创建一个txt文件，然后把txt后缀改为ini后缀就行，然后里面内容如下：
[global]
index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com5.pycharm环境变量配置
pycharm配置tensorflow环境问题
1.新建一个文件夹，用来存放文件
?2.打开pycharm
?
?
?
?
?2，输入以下代码
import tensorflow as tf
version=tf.__version__ #输出tensorflow版本
gpu_ok=tf.test.is_gpu_available() #输出gpu可否使用（True/False）
print("tf version:",version,"\nuse GPU:",gpu_ok)
tf.test.is_built_with_cuda() # 判断CUDA是否可用（True/False）
6.其他报错
6.1报错如下：Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found
?解决办法：下载下面文件，放到你的 C:\Windows\System32，然后重启一下
6.2报错如下：UserWarning: loaded more than 1 DLL from .libs:
删除：D:\Anaconad\envs\tensorflow2\Lib\site-packages\numpy\.libs该目录下的
XWYDX2IKJW2NMTWSFYNGFUWKQU3LYTCZ.gfortran-win_amd64文件即可